Diplomado Internacional Fundamentos de Business Intelligence y Data Scientist

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 Objetivo del curso:

Desarrollar así una base sólida en el conocimiento y utilización de herramientas cuantitativas que permitan analizar los datos relevantes en una organización, y así determinar tendencias, patrones y/o comportamientos característicos que orienten el proceso de toma de decisiones de los gerentes mejorando los niveles de productividad de las organizaciones.

Perfil:

» Directivos comerciales, de marketing y financieros, directivos de IT y operaciones o gerentes de consultoría que deseen aplicar estas nuevas técnicas en su ámbito profesional.
» Profesionales con cinco años de experiencia como gerentes o mandos medios que deseen transformar y dotar de inteligencia a los procesos de negocio en los que operan. Empresas de distintos sectores y administraciones públicas.
» Personal de sistemas y tecnología que busca incorporarse al área de negocio de su compañía a través de la dimensión analítica.

Modalidad:

Presencial.

Programa Académico:

Introducción a los Conceptos de Business Intelligence, Big Data & Analytics

• La información
• Business Intelligence y su arquitectura
• Los sistemas transaccionales
• Extracción, transformación y carga. (ETL)
• Data Mart vs. Data Warehouse
• Cubos analíticos
• Introducción a Data Mining
• Introducción a Visualización
• Big Data

Aplicación a la gestión comecial

• Transformación digital
• La estrategia y a la transformación digital
• Data Governance
• Business Intelligence Governance
• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al ROI
• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al control local vs. normas empresariales
• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada al uso de BI
• Modelo de madurez de Business Intelligence asociada a la visión de BI

CAO (Chief Analytics Officer)

• Big Data & Analytics
• La motivación a una cultura basada en Analytics
• CAO (Chief Analytics officer)
• El rol del CAO
• Data Science y sus competencias
• Data Engineer y sus competencias
• Casos aplicados de Big Data & Analytics
• Video Analytics

Introducción a Business Analytics

• Introducción en Analytics
• Un mundo sin Analytics
• Un mundo con Analytics
• Motivación al Analytics
• Modelo de segmentación
• Segmentación demográfica
• Segmentación estratégica
• Ciclo de vida de los clientes

Modelos de Data Mining

• Modelo de Data Mining
• Matriz de confusión y lift chart
• Modelo de cross selling
• Modelos de up selling
• Modelo de fuga dura
• Modelo de fuga blanda
• Modelos de scoring de riesgo
• Modelos de scoring de compra
• Modelo de prospección de compra
• Modelo de referencia
• Modelo de forecasting
• Modelo de forecasting – Modelo de mínimos cuadrados ordinario
• Modelo de forecasting – Series de tiempo.
• Redes neuronales
• Técnicas de machine learning.
• Técnicas de deep learning.

 

Introducción a la visualización

• Introducción a la visualización
• El arte de visualizar
• ¿Qué visualizar?
• Objetivo de un reporte
• Objetivo de un dashboard
• Objetivo de un cuadro de mando
• ¿Qué información aporta el Big Data a un cuadro de mando, dashboard o reporte?
• Configuración de ratios, tasas e índices
• Configuración de Key Preformance Indicator (KPI)

Visualización – Construcción de un Cuadro de Mando

• Objetivo de un cuadro de mando integral
• Componente de un cuadro de mando integral
• Qué medir en un cuadro de mando integral
• Alinear los objetivos con la estrategia
• Elaboración de indicadores financieros
• Indicadores asociados a la relación con los clientes
• Indicadores asociados a los procesos internos de negocios
• Indicadores asociados al desarrollo y aprendizaje

Construcción de un Dashboard

• Objetivo de un dashboard
• Componentes de un dashboard
• Mejores prácticas en la elaboración de un dashboard
• Principios Gestalt
• Diseño hacia un objetivo
• Mantener todo a la vista
• Mantenerlo simple
• Ser consistente
• Resaltar la información más relevante
• Mostrar el contexto

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Introducción a Big Data

• Entendiendo qué es Big Data
• Conceptos y terminologías
• Características Big Data
• Diferentes tipos de datos
• Data estructurada
• Data semi-estructurada
• Data no estructurada
• Caso de estudio

Arquitectura Big Data

• En qué consiste una arquitectura basada en Big Data
• Ecosistema Apache Hadoop
• Ecosistema Apache Spark
• Sistema distribuido de archivos Hadoop
• MapReduce
• MapReduce v1 versus MapReduce v2
• Opciones de almacenamiento en Hadoop
• Formato de archivos
• Compresión de formatos

Herramientas de Big Data

• Hadoop 2.x
• MapReduce Input
• The Map Task
• MapReduce Output
• Pig vs SQL
• Complex data type in Pig
• The Hive Arquitecture
• Hive query optimizers
• Hadoop

Introducción a un análisis predictivo 

• Cómo descubrir conocimiento en una base de datos
• Reconocimiento de patrones
• Aprendizaje automático aplicado. (Caso de estudio)
• Análisis descriptivo
• Análisis exploratorio
• Análisis inferencial
• Análisis causal
• Análisis predictivo
• Automatización de modelos predictivos

Análisis predictivo

• Construcción del problema de negocios.
• Evaluación de modelos a utilizar.
• Evaluación de input y posible output.
• Elaboración de un modelo de fuga.
• Calibración del modelo de fuga.
• Selección del modelo de fuga.
• Publicación del modelo de fuga.
• Testing de modelo de fuga.
• Construcción del problema de negocios.
• Evaluación de modelos a utilizar.
• Evaluación de input y posible output.
• Elaboración de un modelo de scoring.
• Calibración del modelo de scoring.
• Selección del modelo de scoring.
• Publicación del modelo de scoring.
• Testing de modelo de scoring.

Fundamentos del Management Science – CAO

• Fundamentos del CAO
• Rol del CAO
• Management CAO
• ROI de la analítica
• Gestión de equipo de Data Science

Management Science para Finanzas

• Introducción a finanzas
• Planificación financiera
• Control financiero
• Modelos y planes de negocios

Management Science para Marketing

• Introducción de marketing
• Marketing management
• Pricing
• Transfomación digital